贝叶斯定理作为预设主义逻辑模型的基本形式，其本身具有逻辑主义的逻辑特性。在贝叶斯主义者看来，贝叶斯定理的作用在于，通过一套严密的推理程序，帮助具备理性的人根据新证据来修正他对某个理论假说的信念度。那么我们必须已经掌握了其它几个主观概率的值。

　　在贝叶斯推理中，对于先验概率这种可能基于某种纯粹预感的观点似乎是令人不信服的。毕竟不同的人可以对某个理论的真实性持有完全不同的预感，而这些不同的预感使得具有不同的值。但是贝叶斯主义者认为，这并不是太大的问题，因为存在消除先验的现象。根据贝叶斯定理的公式本身，以及荷兰赌定理、意见收敛定理这两条有用定理，如果我和你对持有完全不同的评估，但是我们对的取值看法一致，那么我们的后验概率将会随着证据的增多而彼此接近。在一个长序列中，即便我们一开始持有不同的猜想推测，但是最终将会达成关于的共识。

　　因此，贝叶斯方法主张的推理过程实际上是演绎的，其依据的贝叶斯定理形式上是一个条件概率的推导式，类似于演绎逻辑中的假言命题式。逻辑学家在演绎推理中关注的.是前提到结论的程序的合理性，而非前提的真实性。与此类似，不管是演绎或归纳的科学推理，我们不应该关注先验概率的合理性，而只能是由先验概率推导出结论的方式。科学推理好坏与否的标准不是由前提真假，或者先验概率的可接受性决定;而是取决于这些前提或先验概率导出结论的方式。贝叶斯推理按照相关的推理公式和规则，从先验推导至后验概率，合乎逻辑上的合理性，充分凸显了贝叶斯方法的逻辑特征。

　　贝叶斯方法的历史特征表现在两个方面:一是哲学层面，与先验概率的主观性问题相关;二是统计学领域，与统计推理的设计、抽样相关。

　　虽然贝叶斯主义者认为，持有截然不同先验概率的人，随着相关证据的不断介入，他们将会在证据刻画得出的结论上达成一致，继而消除先验概率的影响，但是这仍然不能阻挡批评者的质疑。贝叶斯主义的核心在于，先验概率是主观决定的;并且贝叶斯科学推理的最大洁难在于，当贝叶斯方法判定科学推理的合理性时，它不可能提供客观的标准。在科学领域，不仅存在好的推理，而且存在坏的推理。许多批评者认为，贝叶斯主义的主观性使其无法提供如何区分各种推理的说明。这种批评意见指出，由于我们很难在先验概率上指派约束，所以根据贝叶斯定理进行证据推理时，我们很难在直觉上判定该证据对其结论的支持力度。换言之，我们可以用贝叶斯方法表征这类推理，但是如果要评估推理，那么我们不得不回到先验概率问题，并且采取主观上这种概率似真性的观点。正如贝叶斯定理能够导出好的推理，它同样能导出坏的推理，所以我们必须诉诸于该定理之外的方式来分辨各种推理。然而，似乎只能求助于主观先验概率，才能保证推理的充分性。如果不能驳倒上述批评意见，那么它会是极具破坏性的，因为对于科学推理的满意分析应该告诉我们何以使推理是好的。

　　为此，贝叶斯主义者特别表明了先验概率的限制性。换言之，先验概率的主观性是有限制的。这种限制性表现在先验概率包含的旧证据或背景信息。实际推理表明，刻画一个结论时，新证据的不足必须通过旧证据的相对充足来平衡。在确定推理的先验概率时，也应该把这些旧证据考虑在内。如果考虑了旧证据，那么认为先验概率由主观决定的想法就是一种误导。先验概率不是非要主观地决定的;它们可以由涉及先验证据的先验论证决定而来。当不存在主观证据时，我们必须依靠主观先验概率，那么由先验概率刻画而来的任意结论的客观性和可靠性将会取决于可得新证据的强度。因此，能够或应该无视先验概率的说法是不恰当的;更为恰当的说法是，当存在主观先验概率时，我们希望获得任意可靠结论前，通过寻求和采用新证据来消除先验概率的影响。当不能找到任何新证据而仍想刻画一个可靠的结论时，我们将会希望确保先验概率，因为它们考虑之内的旧证据并不是主观的。

　　因此，先验概率中包含旧证据或背景信息，它并非完全主观决定的。例如旗杆事例中，阳光沿直线传播和太阳位于固定角度都是已知的旧证据或背景知识。为了更直观的说明，我们来列举上述贝叶斯定理的另一个版本。而且我们最终获得的后验概率是可见，整个贝叶斯推理中始终都渗透着经验相关的背景信息，特别是先验概率,其中的背景信息B类似于夏佩尔的信息域，体现了历史主义的描述性特点。